Le code généré par l’IA accélère le développement, mais ne garantit pas le retour sur investissement
Les outils de codage de l’IA évoluent rapidement. Ils ont rendu l’écriture de code plus rapide et plus facile, supprimant les obstacles et permettant aux équipes d’itérer sur les logiciels beaucoup plus rapidement. C’est une bonne chose. Mais si votre objectif est le retour sur investissement, comme il se doit, la seule accélération de la phase de développement ne suffira pas. Ce qui se passe après l’écriture du code est plus important.
Charity Majors, directrice technique de Honeycomb, une entreprise spécialisée dans les performances et l’observabilité, explique que l’IA a d’abord opté pour la génération de code parce que c’était facile. Mais la valeur réelle apparaît plus profondément dans le processus. Pensez aux tests, à la sécurité, au déploiement et à la maintenance, ces étapes façonnent les performances à long terme. Sans l’aide de l’IA, vous finirez par compenser ces gains de temps initiaux par une complexité croissante.
Voici le vrai problème : la vitesse au début sans l’intelligence à la fin vous ralentit au moment où cela compte le plus, la production. L’IA doit faire partie de l’ensemble du cycle de développement durable si vous voulez des résultats prévisibles et moins d’interruptions. Elle doit fonctionner non seulement pour l’écriture du code, mais aussi pour sa livraison et sa maintenance.
Les dirigeants devraient concentrer les investissements en IA là où l’impact est le plus important : le contrôle de la qualité, la réponse aux incidents et la santé du système. C’est dans ces domaines que les temps d’arrêt affectent directement l’expérience client et la réputation de l’entreprise. En se précipitant sur l’IA avec un champ d’application limité, on passe à côté de l’effet cumulatif de l’intégration au niveau du cycle de vie.
L’accélération du développement n’est que le point de départ. Le retour sur investissement est obtenu en rendant chaque partie du processus de livraison plus intelligente et plus rapide.
La véritable opportunité de l’IA réside dans la production, pas seulement dans le codage
Nous en sommes maintenant au point où l’IA dans le développement de logiciels doit s’étendre. Le codage n’en est qu’un élément, et il est déjà en partie résolu. Si votre équipe se concentre encore uniquement sur l’accélération de la production de code, vous êtes déjà en retard. Les véritables gains de performance se manifestent en production, là où vos applications vivent, évoluent et échouent.
Charity Majors fait ici une remarque claire : c’est dans la production que les progrès les plus significatifs se produiront. Des boucles de rétroaction plus rapides et en temps réel permettent aux développeurs de valider immédiatement les modifications de code suggérées par l’IA. L’intégration de déploiements canaris et de drapeaux de fonctionnalités signifie que vous pouvez tester des fonctionnalités en tranches, apprendre plus rapidement et revenir sur des erreurs avec un minimum de perturbations. C’est là que la vitesse s’adapte de manière responsable.
Le code est désormais déployé davantage comme une conversation, itérative, dynamique, continue. Les développeurs ne s’arrêtent pas pour planifier une version dans plusieurs mois. Ils livrent en continu. Ce changement exige un contrôle plus strict de la production, sinon vous finirez par réparer des incendies au lieu de construire des feuilles de route. L’IA peut rendre ce processus plus chaotique ou plus décisif.
Pour les dirigeants, il s’agit d’un point d’inflexion stratégique. Soit vous intégrez votre IA dans des processus de production rapides, soit vous aurez du mal à en tirer un réel avantage. Il ne s’agit pas de livrer plus de code. Il s’agit de créer des environnements stables où les mises à jour sont effectuées en toute sécurité et où les données permettent une amélioration continue.
Il n’y a pas d’avantage à l’IA que vous ne puissiez mesurer pendant les opérations en cours. Si elle n’améliore pas la production, ne la rend pas plus sûre et plus rapide, elle ne fait pas bouger l’aiguille.
Le code généré par l’IA réduit la clarté et affaiblit la fiabilité du système s’il n’est pas contrôlé.
Le code généré par l’IA fait ce qu’il promet : il écrit vite. Mais le coût de cette rapidité commence à se faire sentir. Les équipes se heurtent à un code trop volumineux, mal compris et difficile à maintenir. Il s’agit d’un véritable problème, en particulier dans la production où la qualité du code et l’observabilité sont les plus importantes.
Charity Majors, de Honeycomb, le dit sans ambages : la vraie difficulté n’est pas de générer le code, mais de le comprendre lorsque quelque chose ne fonctionne pas. C’est là que le fossé se creuse. La plupart des codes générés par l’IA manquent de la transparence dont les ingénieurs ont besoin en cas d’incident. En cas de défaillance de la production, les vagues historiques des livraisons et les suggestions générales de l’IA ne vous aident pas à trouver la cause première. Si vous ne comprenez pas parfaitement votre système, vous ne pouvez pas le réparer rapidement. Cela nuit à la vélocité de l’équipe au moment où cela compte le plus.
Cela rend également le débogage plus difficile. Lorsque vous ne savez pas qui a écrit le code, ou même si un humain l’a entièrement revu, vous mettez à rude épreuve vos équipes opérationnelles en essayant de remonter à l’origine des erreurs. À moins que vous ne disposiez déjà d’outils d’observabilité avancés, vous n’en voyez pas assez pour réparer les choses rapidement. Et la plupart des entreprises ne le font pas.
Ce n’est pas de la théorie. Des études montrent déjà que le code généré par l’IA introduit davantage de bogues, élargit inutilement les bases de code et cache souvent des vulnérabilités qui font surface plus tard. Cela coûte cher. Pas seulement sur le plan financier, mais aussi en termes de confiance et de bande passante technique.
Vous voulez de la rapidité, mais pas au détriment de la clarté. Si votre pipeline produit plus, mais que vous ne pouvez pas maintenir ce que vous livrez, vous fragilisez votre infrastructure. Les systèmes résilients exigent un code que vous pouvez comprendre, posséder et améliorer à tout moment.
La propriété du code n’est pas négociable alors que l’IA brouille la paternité de l’œuvre
L’IA change la personne qui écrit le code, mais elle ne change pas la personne qui en est responsable. Cette responsabilité incombe toujours à votre équipe d’ingénieurs. Et dans cette nouvelle dynamique, la propriété importe plus que la paternité.
Voici ce qui se passe : les outils d’IA aidant de plus en plus à écrire et à remanier le code, les limites commencent à s’estomper. Qui est propriétaire de quoi ? Qui le comprend suffisamment bien pour le défendre en cas de défaillance ou de panne ? Charity Majors est claire : « Vous devez être propriétaire de votre code ». Non pas d’une manière théorique, mais d’une manière pratique, responsable et prête pour la production.
Une livraison rapide sans appropriation profonde crée de l’instabilité. Lorsque les développeurs livrent un code qu’ils n’ont pas entièrement réfléchi ou qu’ils n’ont pas testé dans des environnements appropriés, vous augmentez les risques de devoir faire face à un incendie plus tard. Cela affecte profondément l’efficacité de l’ingénierie, la fiabilité et la confiance des clients.
Des boucles de rétroaction étroites permettent de résoudre ce problème. Si les développeurs peuvent voir immédiatement le comportement de leur code dans un environnement qui reflète étroitement la production, ils peuvent repérer les défauts avant qu’ils n’atteignent les utilisateurs. Il s’agit là d’une responsabilisation évolutive. Cela permet également d’améliorer les pratiques instinctives, les développeurs sont mieux à même de voir leurs propres risques plus tôt et de livrer de manière plus intentionnelle.
C’est sur ce point que les dirigeants devraient se concentrer. L’IA devrait améliorer la capacité à fournir un code structuré et de haute qualité, mais pas au détriment de la responsabilité. Des systèmes doivent être mis en place pour renforcer la propriété du code au sein des équipes. Il s’agit notamment de mettre en œuvre des flux de travail de publication plus intelligents, des déploiements canaris, des systèmes de contrôle des fonctionnalités et des systèmes de retour en arrière, afin que les changements puissent être testés avec les utilisateurs, contrôlés en temps réel et réduits si nécessaire.
S’appuyer sur l’IA ne supprime pas la responsabilité. Elle accroît l’importance de la discipline d’ingénierie de base. Les équipes qui accordent la priorité à l’appropriation utiliseront l’IA pour avancer plus vite et plus intelligemment. Les autres passeront leur temps à réagir aux problèmes de production qu’elles n’ont pas vu venir.
L’IA peut améliorer les compétences des développeurs, mais une dépendance excessive affaiblit les capacités d’ingénierie de base.
Les outils de codage IA sont désormais suffisamment puissants pour prendre en charge des flux de travail allant au-delà de la génération de code, de la refonte d’API aux contrôles de santé du système. Utilisés correctement, ils aident les ingénieurs débutants à progresser plus rapidement et à apprendre le contexte plus efficacement. C’est un progrès. Mais trop confier de tâches à l’IA peut finir par dégrader les capacités humaines.
Charity Majors, directeur technique de Honeycomb, le dit clairement : lorsque les développeurs se contentent de superviser l’IA au lieu de résoudre eux-mêmes de vrais problèmes, leurs compétences commencent à décliner. L’ironie du sort est évidente. Les mêmes outils conçus pour renforcer les compétences des ingénieurs peuvent, s’ils sont utilisés sans précaution, les rendre moins compétents sur le plan technique au fil du temps.
C’est pourquoi il est essentiel pour les entreprises d’élaborer des flux de travail qui utilisent l’IA pour renforcer, et non remplacer, l’engagement des développeurs. Par exemple, le fait que l l’IA génère du code est utile, mais seulement si les ingénieurs évaluent, modifient et améliorent activement le résultat.. Lorsque les équipes interagissent avec l’IA par le biais d’invites itératives, de vérifications d’erreurs et d’ajustements guidés par le contexte, elles développent des instincts plus forts au fil du temps. Cela crée une valeur composée : une livraison plus rapide et des ingénieurs plus affûtés.
Chez Honeycomb, on expérimente des cadres qui traitent les outils d’IA comme des coachs interactifs plutôt que comme des générateurs passifs. Il s’agit de guider les développeurs à l’aide de listes de contrôle, de les inciter à la réflexion et d’appliquer les meilleures pratiques grâce à des boucles de rétroaction automatisées. Il ne s’agit pas seulement de fournir du code, mais aussi d’améliorer la façon dont ce code est conçu, testé et déployé.
Pour les dirigeants, la conclusion est simple : L’IA ne doit pas être un raccourci à court terme. Elle doit être un amplificateur à long terme. Si votre stratégie d’IA ne favorise pas l’apprentissage fondamental, elle entraînera une diminution des capacités de vos équipes d’ingénieurs, même si la production augmente.
Le retour sur investissement des outils d’IA exige des mesures de résilience, et pas seulement des gains de vitesse
Vous ne pouvez pas gérer ce que vous ne mesurez pas. Et lorsqu’il s’agit d’investir dans l’IA, les mesures de performance habituelles ne vous donneront pas une vue d’ensemble. Le temps de codage et les lignes de sortie sont des données superficielles. Le véritable retour sur investissement se manifeste dans la résilience, la performance de vos systèmes en cas de stress, la rapidité de résolution des problèmes et la confiance que les humains accordent aux outils.
Charity Majors souligne que la confiance des ingénieurs est l’un des paramètres les plus importants. Si les personnes qui utilisent l’IA lui font confiance, vous êtes sur la bonne voie. S’ils l’évitent ou passent plus de temps à gérer ses erreurs, vous perdez de la valeur. Les signaux qualitatifs sont importants ici, même s’ils n’apparaissent pas dans votre tableau de bord des opérations.
Mais les signaux subjectifs ne sont pas les seuls à compter. Les systèmes doivent également prouver qu’ils peuvent résister à la pression. Toutes les entreprises sont confrontées à l’échec, il s’agit de savoir quand, et non pas si. C’est là que les objectifs de niveau de service (SLO) entrent en jeu. Si les systèmes améliorés par l’IA réduisent les taux de défaillance, raccourcissent les délais de réponse aux incidents ou rendent le triage des problèmes plus précis, ces indicateurs sont des preuves tangibles. Il s’agit de gains opérationnels mesurables qui sont directement liés à l’expérience client et à l’efficacité de l’infrastructure.
Les dirigeants devraient suivre la résilience d’aussi près que la vélocité. Une génération de code plus rapide qui conduit à des reprises plus lentes, à des taux de retour en arrière plus élevés ou à une augmentation des temps d’arrêt annule ses propres avantages. Évaluez l’IA dans des conditions réelles. Surveillez la production. Effectuez souvent des tests de résistance. Et reconnaissez que c’est la robustesse opérationnelle, et non la production brute, qui constitue le meilleur argument en faveur de la valeur à long terme de l’IA.
Tout système reposant sur l’IA doit pouvoir évoluer sans accroître sa fragilité. Si ce n’est pas le cas, vous ne mesurez pas les bons résultats.
L’ingénierie des plateformes remplace le DevOps traditionnel à l’ère de l’IA
Le DevOps n’est pas en train de disparaître. Il est simplement en train d’être remodelé. Les responsabilités liées à DevOps, notamment en ce qui concerne le déploiement, l’observabilité et la propriété de la production, sont en train de se regrouper sous ce que l’on appelle désormais l’ingénierie de plateforme. Ce changement n’est pas théorique. Il est déjà opérationnel.
Charity Majors, directrice technique chez Honeycomb, l’explique clairement : nous sommes au crépuscule du mouvement DevOps. Non pas parce que nous l’avons perfectionné, mais parce que ses principes culturels ont été largement acceptés et intégrés dans l’ingénierie moderne. Ce qui émerge maintenant, c’est un modèle conçu pour la vitesse, l’autonomie et l’intégration de l’IA, où les équipes ne se contentent pas de développer du code ; elles l’exécutent, le surveillent et s’approprient ses résultats en production.
L’ingénierie de plateforme soutient ce modèle en fournissant une infrastructure interne et des outils que les ingénieurs utilisent directement. Pas de transfert, peu de goulots d’étranglement et une meilleure échelle, en particulier lorsque l’IA est impliquée. L’IA accélérant certaines parties du développement et du déploiement, les équipes ont besoin de méthodes systématisées pour fonctionner de manière sûre et cohérente. Les équipes de plateforme créent cette base.
Pour les cadres, cette transition signifie plus que de nouveaux titres d’équipe. Il s’agit d’un changement dans la structure des responsabilités. Les ingénieurs sont désormais responsables de ce qui se passe après la fusion du code. Cette propriété opérationnelle, autrefois cloisonnée dans les équipes DevOps ou d’ingénierie de fiabilité des sites (SRE), se déplace fermement vers les équipes de développement de base. Elle doit être soutenue par des outils qui permettent une automatisation sécurisée, une observabilité claire et une capacité de retour en arrière rapide.
Si vous investissez dans l’IA pour aller vite, mais que vous vous appuyez sur des opérations héritées pour détecter les problèmes, vous exécutez une infrastructure obsolète autour d’un processus moderne. L’ingénierie de plateforme permet de combler cette lacune. Elle met à l’échelle les meilleures pratiques opérationnelles au sein des équipes et veille à ce que la production générée par l’IA ne dépasse pas votre capacité à la gérer.
L’AIOps est l’endroit où l’IA apportera un véritable retour sur investissement, et pas seulement une sortie de code.
La plupart des organisations se concentrent encore sur l’IA pour écrire du code. C’est utile, mais cela ne fait qu’effleurer la surface. L’impact le plus important, et celui qui est directement lié à l’efficacité opérationnelle, est l’AIOps. C’est là que les outils d’IA aident au débogage, à la surveillance, à la réponse aux incidents et à l’optimisation du système.
Charity Majors est directe à ce sujet : L’IA devrait cesser de produire plus de code et commencer à améliorer les performances du cycle de vie. Cela signifie aider les ingénieurs à identifier les problèmes plus rapidement, optimiser l’infrastructure à la demande et réduire le temps de récupération après une panne. Ce sont des domaines où la performance, les économies de coûts et le temps de fonctionnement du système se croisent, et où la valeur réelle est créée à l’échelle.
L’AIOps est encore en cours de maturation, mais la direction est claire. Au lieu de s’appuyer sur des alertes manuelles, les ingénieurs peuvent utiliser l’observabilité pilotée par l’IA pour détecter rapidement les changements de comportement dans les systèmes. Au lieu d’attendre que les erreurs s’aggravent, l’IA peut signaler les anomalies, effectuer un tri automatique des incidents et contribuer à l’analyse des causes profondes. Cela renforce la confiance des ingénieurs tout en protégeant l’expérience des clients.
Du point de vue des dirigeants, l’AIOps aligne l’ingénierie sur les objectifs de l’entreprise en réduisant l’exposition aux risques, en minimisant les coûts des temps d’arrêt et en donnant aux équipes plus de temps pour construire plutôt que pour réparer. Elle permet également aux équipes de gérer des systèmes plus complexes sans augmenter les effectifs opérationnels au même rythme. Il s’agit d’une amélioration des marges grâce à une automatisation plus intelligente, et non d’une simple augmentation de la productivité.
Les entreprises qui traitent l’IA comme un outil de cycle de vie plutôt que comme un générateur de code bénéficieront d’avantages à long terme. Celles qui ne le font pas seront confrontées à davantage de systèmes, de changements et de fragilité, sans aucun tampon stratégique en place.
L’avenir de l’IA dans l’ingénierie est le cycle de vie complet. Les dirigeants qui comprennent cela dès le début seront les premiers à gagner en rapidité et en résilience.
Récapitulation
L’IA dans le développement de logiciels évolue rapidement, mais la vitesse seule ne justifie pas l’investissement. La valeur ne réside pas seulement dans le fait d’écrire plus de code. Il s’agit de réduire les frictions opérationnelles, d’accroître la résilience et de renforcer les capacités d’ingénierie au fil du temps. Cela nécessite une mise en œuvre disciplinée, et pas seulement l’automatisation pour l’automatisation.
Les dirigeants devraient moins se concentrer sur la rapidité avec laquelle l’IA peut générer des résultats que sur ce qu’il faut pour soutenir ces résultats à travers la production. L’intégration du cycle de vie, l’observabilité et la propriété réelle du code ne sont pas facultatives, ce sont les fondements d’un logiciel évolutif dans un monde alimenté par l’IA. Chaque raccourci qui ne tient pas compte de ces éléments fondamentaux ajoute un risque aggravé aux opérations futures.
Il s’agit de préparer vos équipes à fournir des performances à long terme, et pas seulement à court terme. Les outils d’IA qui améliorent la prise de décision, la clarté et la responsabilisation seront plus performants que ceux qui se concentrent uniquement sur la génération rapide de code.
Si l’ambition est de construire des systèmes qui évoluent rapidement, restent à jour et s’adaptent en permanence, le rôle de l’IA doit évoluer de contributeur à collaborateur tout au long du cycle de vie de l’ingénierie.
